Por ganador del Premio Turing y ex jefe de ciencia de IA en Meta, Yann LeCun (楊立昆), la empresa de investigación en inteligencia artificial Advanced Machine Intelligence (AMI) ha completado recientemente una ronda de financiación semilla de aproximadamente 1,03 mil millones de dólares (alrededor de 890 millones de euros). La valoración de la compañía es de aproximadamente 3,5 mil millones de dólares, alcanzando en solo tres meses el nivel de unicornio. Esto indica que el mercado de capitales está apostando por una ruta diferente a la liderada por empresas como OpenAI y Anthropic, centrada en modelos de lenguaje grande (LLM).
En los últimos años, dos figuras destacadas en el ámbito de la IA, LeCun y Fei-Fei Li, conocida como la “madrina de la IA”, han optado por apostar por una nueva generación de arquitecturas de IA denominadas Modelos Mundiales (World Models). Los LLM actuales dependen de enormes corpus de datos y relaciones estadísticas para entender el contexto y predecir la siguiente palabra. Saben que “la manzana cae” suele aparecer junto, pero no comprenden realmente la gravedad o las relaciones causales del mundo físico.
Este modelo funciona muy bien en generación de texto, asistencia en programación o tareas de preguntas y respuestas, pero tiene limitaciones fundamentales en escenarios que requieren entender la estructura del mundo real, razonar sobre relaciones causales y planificar a largo plazo. Un problema mayor es que las fuentes de datos están empezando a agotarse. El entrenamiento de los LLM depende en gran medida de datos humanos de alta calidad, y en los últimos años la industria ha advertido que los datos de texto disponibles podrían agotarse en los próximos años. Cuando eso suceda, será como una endogamia que puede introducir defectos genéticos, llevando a que los modelos se desvíen de la realidad y experimenten una degradación del rendimiento.
Yann LeCun y AMI completan una ronda semilla de 1,03 mil millones de dólares, alcanzando en solo tres meses una valoración de unicornio
La empresa de investigación en IA fundada por Yann LeCun, ganador del Premio Turing y ex jefe de ciencia de IA en Meta, Advanced Machine Intelligence (AMI), ha cerrado recientemente una ronda de financiación semilla de aproximadamente 1,03 mil millones de dólares (unos 890 millones de euros). Tras esta ronda, la valoración de la compañía es de aproximadamente 3,5 mil millones de dólares, y en menos de tres meses desde su fundación, ha alcanzado el estatus de unicornio, siendo considerada una de las mayores rondas semilla en la historia de Europa, según varios medios.
El objetivo es crear la próxima generación de sistemas de IA, conocidos como Modelos Mundiales, que permitan a la IA entender y razonar sobre el mundo real, en lugar de simplemente predecir el siguiente token.
Esta financiación fue liderada por varias firmas de capital riesgo, incluyendo Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital y HV Capital, además de atraer a grandes empresas tecnológicas e industriales. Inversionistas estratégicos incluyen a Nvidia, Toyota, Samsung y otros. Además, Jeff Bezos participó a través de su firma de inversión familiar, Bezos Expeditions.
Cabe destacar que una ronda semilla de esta magnitud en la historia de startups de IA es muy rara, lo que demuestra que el mercado de capitales está dispuesto a pagar primas elevadas por investigaciones en IA que no se centren en los LLM.
AMI apuesta por Modelos Mundiales, ¿qué defectos tienen los LLM?
El enfoque principal de investigación de AMI son los Modelos Mundiales, una arquitectura que permite a la IA aprender la estructura física y las relaciones causales del mundo. La diferencia con los LLM (Modelos de Lenguaje Grande) es evidente. Los grandes modelos de lenguaje, como su nombre indica, dependen de enormes bases de datos para entender el contexto y generar contenido a partir de ellas. Saben que “la manzana cae”, pero no comprenden la gravedad.
Aún más preocupante, los LLM dependen de datos para entrenarse, pero los datos humanos de alta calidad se están agotando rápidamente. La industria empieza a depender de datos sintéticos, pero si la IA aprende a partir de contenido generado por IA, puede producirse un “Efecto Habsburgo”. El uso repetido de datos generados por la misma IA para entrenar modelos puede asemejarse a la endogamia genética, que aumenta la probabilidad de defectos. Incluso en condiciones ideales, los modelos pueden olvidar progresivamente la realidad, llevando a una degradación del rendimiento.
(Estudio de Cambridge: para 2026, los datos humanos serán completamente consumidos por los LLM, y la IA podría colapsar por el “Fenómeno Habsburgo”)
El sistema que está desarrollando AMI construirá representaciones abstractas del mundo, ignorando detalles impredecibles y realizando predicciones y razonamientos en un espacio de representación. Están creando un sistema de IA que pueda entender el mundo, tener memoria persistente, razonar y planificar, siendo controlable y seguro. La investigación de AMI continúa la línea técnica JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) propuesta por LeCun en su época en Meta FAIR.
Diferencias entre los fundadores académicos de AMI y World Labs
El AMI Labs, liderado por Yann LeCun, ganador del Premio Turing, tiene similitudes con otra figura académica, Fei-Fei Li, conocida como la “madrina de la IA”. En 2024, Li fundó la startup de IA World Labs, donde también es CEO. La compañía se enfoca en investigación y desarrollo de modelos fundamentales de vanguardia, con el objetivo principal de crear Modelos Mundiales Grandes (Large World Models, LWM). Esto permitirá que la IA no solo hable y vea imágenes, sino que también entienda, genere y razone en entornos 3D e interactúe en ellos.
(¿Quién es la madrina de la IA, Fei-Fei Li? La startup unicornio World Labs recibe apoyo de Nvidia y AMD)
El objetivo es que los modelos puedan entender estructuras tridimensionales y relaciones de objetos a partir de imágenes o videos, generar escenas 3D con vistas libres y realizar razonamientos y simulaciones en espacios virtuales, sentando las bases para robots y comportamientos de IA física.
Los fundadores de AMI Labs y World Labs, Yann LeCun y Fei-Fei Li, respectivamente, trabajan en tecnologías como JEPA, inteligencia espacial general y modelos 3D, aunque actualmente no tienen productos maduros, habiendo lanzado solo la herramienta de generación 3D Marble.
En línea con esto, la línea de Modelos Mundiales sostiene que los robots serán un medio clave en el futuro.
Este artículo, “Los LLM no son el fin de la IA”, explica que Yann LeCun fundó AMI y obtuvo una financiación de mil millones de dólares, apostando por la ruta de Modelos Mundiales, y fue publicado originalmente en ABMedia.
